Коррекция глубинно-скоростных моделей методом гравиметрической разведки для труднодоступных участков шельфовой зоны

В настоящее время большое количество месторождений нефти и газа достаточно разведаны, а потребности в топливных ресурсах с каждым годом растет. Поэтому нефтегазовые компании начинают разрабатывать объекты со сложным геологическим строением или объекты, расположенные в труднодоступных местах, к каким относится Арктическая зона. Из-за климатических особенностей не вся территория Арктического шельфа изучена прямыми методами геологоразведки. Однако перспективность территории толкает нефтегазовые компании на разработку новых алгоритмов с использованием быстрых и доступных методов геофизики. Таким образом, в данной работе описан один из алгоритмов интерпретации данных, который предположительно может быть реализован для участков с минимальной априорной информацией. Основная идея статьи — коррекция структурных построений на основе использования метода гравиразведки в условиях отсутствия на изучаемой территории скважин. По результатам исследований авторы предлагают использовать комплексную интерпретацию гравитационных и сейсмических данных для снижения неоднозначности решения обратных задач.

Мингалева Т., Горелик Г., Егоров А., Гулин В. Коррекция глубинно-скоростных моделей методом гравиметрической разведки для труднодоступных участков шельфовой зоны // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 10-1. — С. 77—86. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_101_0_77.

Мингалева Татьяна Андреевна¹ — аспирант, e-mail: tatiana.mingaleva@bk.ru, ORCID ID: 0000-0002-6867-1981;
Горелик Глеб Дмитриевич¹ — кандидат технических наук, доцент, e-mail: gleb.gorelik@yandex.ru, ORCID ID: 0000-0002-9890-5275,
Егоров Алексей Сергеевич¹ — доктор геол.-минерал. наук, профессор, зав. кафедрой геофизики, e-mail: egorov_as@pers.spmi.ru, ORCID ID: 0000-0002-3501-9145;
Гулин Владимир Дмитриевич² — руководитель направления по разведочной геофизике, e-mail: gulin.vd@gazpromneft-ntc.ru;
¹ Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия;
² ООО «Газпромнефть НТЦ», Санкт-Петербург, Россия.

Мингалева Т. А., e-mail: tatiana.mingaleva@bk.ru.

1. Rybak, J., Khayrutdinov, M., Kuziev, D., et al. (2022). Prediction of the geomechanical state of the rock mass when mining salt deposits with stowing. Journal of Mining Institute, 253, 61−70. DOI: 10.31897/PMI.2022.2.

2. Alexandrova, A. G., Smirnov A. N. (2019). The state of resources and prospects for the development of the Arctic shelf zone. Geology of seas and oceans. Materials of the 23rd International Scientific Conference (School) on Marine Geology, 18−22.

3. Chromcak, J., Farbak, M., Ivannikov, A., et al. (2021). Remote Sensing Data Analysis for the Ecological Stability Purposes. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 906(1), 012068. DOI: 10.1088/1755−1315/906/1/012068.

4. Archegov, V. B., Nefedov Yu. V. (2015). The strategy of oil and gas exploration in the assessment of the fuel and energy potential of the shelf of the Arctic seas of Russia. Journal of Mining Institute, 212, 6−12.

5. Dmitrievsky, A. N., Belonin, M. D. (2004). Prospects for the development of oil and gas resources of the Russian shelf. Nature, 9, 3−10.

6. Dubinin, E. P., Kokhan A. V., Filaretova A. N. (2018). Bottom relief of the Arctic Ocean. Life of the Earth, 40(3), 262−282.

7. Krapivsky, E. I., Minnegulova, G. S., Sadykova, R. M. (2013). Features of the construction of an underground low-temperature main pipeline for a mixture of liquefied hydrocarbon gases in the Far North. GIAB, 12, 270−275.

8. Sysoev, A. P. (2018). Multivariance of the velocity model in the problem of structural constructions based on seismic and well data. Journal of Mining Institute, 233, 459−470. DOI: 10.31897/pmi.2018.5.459.

9. Prischepa, O. M., Nefedov, Yu. V. (2020). Raw materials base of hard-to-extract oil reserves of Russia. Periódico Tchê Química, 34(17), 915−924. DOI: 10.52571/PTQ.v17. n34.2020.939_P34_pgs_915_924.pdf.

10. Saitgaleev, M. M. Senchina, N. P., Sokolova, J. A. (2019). Application of the Method of Ion-Selective Electrodes in Exploration Work on the Sea Shelf. Conference Proceedings, Marine Technologies, 1−11. DOI: 10.3997/2214−4609.201901811.

11. Movchan, I. B., Yakovleva, A. A. (2014). The way of structural interpretation of potential fields under the condition of minimum a priori geological information. Biosciences Biotechnology Research Asia, 11, 163−168.

12. Jones, C. M. (2018). The oil and gas industry must break the paradigm of the current exploration model. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 8, 131−142. DOI: 10.1007/s13202−017−0395−2.

13. Spichak, V. V. (2009). Modern approaches to complex inversion of geophysical data. Geofizika, 5, 10−19.

14. Lavrenko, S. A., et al. (2019). An energy-efficient unit actuator for tunneling and cleaning operations. Innovative development of the mineral resources sector: challenges and prospects. 11th Russian-German Raw Materials Conference, 287−292.

15. Mellors, R. J. et al. (2014). Stochastic Joint Inversion Modeling Algorithm of Geothermal Prospects. Proceedings Thirty-Ninth Workshop on Geothermal Reservoir Engineering Stanford University, 24−26.

16. Moorkamp, M. et al. (2006). Joint inversion of MT and seismic receiver function data using a genetic algorithm. Proceedings 18th IAGA WG 1.2 Workshop on EM Induction in the Earth.

17. Molodtsov, D. M., Troyan V. N. (2017). Joint multiphysics inversion using joint sparsity regularization. SEG International Exposition and 87th Annual Meeting, 1262−1267.

18. Moorkamp, M., Jones A., Eaton D. (2007). Joint inversion of teleseismic receiver functions and magnetotelluric data using a genetic algorithm: are seismic velocities and electrical conductivities compatible. Geophysical Research Letters, 34, L16311. DOI: 10.1029/2007GL030519.

19. Zhou, D., O’Connell D., Wang W., et al. (2014). 3D joint inversion of seismic traveltime and gravity data: a case study. SEG Denver 2014 Annual Meeting, 3148−3152. DOI: 10.1190/segam2014−1556.1.

20. Colombo, D., Stefano, M. (2007). Geophysical modeling via simultaneous joint inversion of seismic, gravity, and electromagnetic data: Application to prestack depth imaging. The Leading Edge, 26, 326−331.

21. Lines, L. R., Schultz A. K., et al. (1988). Cooperative inversion of geophysical data. Geophysics, 53, 8−20. DOI: 10.1190/1.1442403.

22. Moorkamp, M., Linde N., et al. (2016). Integrated Imaging of the Earth: Theory and Applications. Washington: Wiley.

23. Hu, W., Abubakar, A., et al. (2009). Joint electromagnetic and seismic inversion using structural constraints. Geophysics, 74(6), 99−109. DOI: 10.1190/1.3246586.

24. Gardner, G. H. F., Gardner L. W., Gregory A. R. (1974). Formation velocity and density-The diagnostic basics for stratigraphic traps. Geophysics, 39, 770−780.

25. Urupov, A. K., Levin A. N. (1985). Determination and interpretation of velocities in the method of reflected waves. Moscow: Nedra.

26. Khain, V., Polyakova I. (2007). Sedimentation basins and oil and gas potential of the East Arctic shelf. Oceanology, 47(1), 116−128.

27. Safronov, A. F. (2017). History of geological development of the shelf of the East Siberian Sea. Natural resources of the Arctic and Subarctic, 1(85), 7−12.

28. Nwozor, K., Onuorah L., et al. (2017). Calibration of Gardner coefficient for density– velocity relationships of tertiary sediments in the Niger Delta Basin. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 7, 627−635. DOI: 10.1007/s13202−017−0313−7.

29. Isaev, V. I. (2008). Density modeling of the sedimentary section basement and forecasting of oil and gas accumulation zones (on the example of Southern Sakhalin and Western Siberia). Pacific Geology, 27(3), 3−17.

30. Parker, R. L. (1972). The rapid calculation of potential anomalies. Geophysical Journal International, 31, 447−455.

31. Boar, M. K. (2001). Gravity model of the crust and upper mantle of Northern Eurasia. Russian Journal of Earth Sciences, 3(2), 125−144